Visão Computacional e Biotecnologia: Fundamentos, Problemas e

Oportunidades

Prof. Dr. Hemerson Pistori

INOVISAO – Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação em Visão Computacional

Universidade Católica Dom Bosco – UCDBCampo Grande, MS Brasil

Sumário

• Visão computacional através de exemplos

• Etapas de um sistema de Visão Computacional

• Projetos em andamento no mestrado em

Biotecnologia da UCDB

• Tópicos no estado da arte

• Conclusões

Visão Computacional - Exemplos

Etapas – Visão Computacional

• Captura, armazenamento, transmissão, calibração, etc

• Melhoramento, detecção de bordas, estereoscopia, etc

• Segmentação

• Extração, seleção e redução de atributos

• Rastreamento

• Reconhecimento

• Experimentos e ajustes de parâmetros (transversal)

Captura, armazenamento, transmissão, ...

Câmera digi

Captura, armazenamento, transmissão, ...

Captura, armazenamento, transmissão, ...

Armazenamento, transmissão, calibração, ...

Jpg, gif, tiff, mov, avi, mpeg, ...

Melhoramento, bordas, estereoscopia, sombras, etc

Melhoramento, bordas, estereoscopia, sombras, etc

Segmentação

Segmentação

Extração, seleção e redução de atributos

10s - 30fps - RGB - 10Mbps = 9,437,184,000.00 bytes~ 9 bilhões de bytes ~ 9 gigabytes

Extração, seleção e redução de atributos

0

Atributo de Forma 1

Atributo de Textura 1

Atributo de Textura 2

Rastreamento

Rastreamento – Filtros Preditivos

1. Previsão(Determ.)

2. Previsão(Estocástica)

3. Observação(Extração de Atributos)

4. Combinação(Peso Maior para Partículas

mais Próximas da Observação)

5. ReamostragemNovo Estado

Estado Inicialou Anterior

Rastreamento – Fluxo Óptico

Reconhecimento - Gestalt

Reconhecimento - Gestalt

Reconhecimento - Invariância

Invariância à

Rotação 2D e 3D Escala Translação Cisalhamento (Shear) Transformações afim (affine) Iluminação Deformações gerais ...

Reconhecimento – Casamento de Modelos

Como se tornar invariante ? Quais modelos utilizar ? Que atributos extrair, se for extrair ? Quais medidas de similaridade ?

Reconhecimento – Casamento de Modelos

Como se tornar invariante ?

Exemplos Modelos: banco de imagens, vetores de Atributos, modelos Deformáveis, snakes, Hough, Gramáticas, Grafos, modelos 3D, etc Exemplos Atributos: LBP, Matriz Coocorrências, Wavelets, Histogramas de cores, Distribuições paramétricas, Momentos, Topológicos, K-Curvatura, Histogramas de arestas, etc Exemplos Medidas de similaridade: Minkowski, Hamming, Tanimoto, Entropia cruzada, Battacharya, Mahalanobis, Cosine, Canberra, Kullback-Leibler, Jeffrey divergência, Chi quadrado, Kolmogorov- Smirnov, etc

Reconhecimento – Casamento de Modelos

Atributos

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Exemplo Classe C

Atributos

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Exemplo Classe B

Atributos

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Amostra A

A qual classe a amostra A pertence, B ou C ?

1 2 3 4 5 6 7

Atributos

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Exemplo Classe B

Atributos

0

1

2

3

4

5

6

7

8

Exemplo Classe C

1 2 3 4 5 6 7

1 2 3 4 5 6 7

Reconhecimento – Aprendizagem de Máquina

Amostra 1: Sem defeito – Nelore – Em péAmostra 2: Sem defeito – Simental – LimpoAmostra 3: Risco Aberto – WetblueAmostra 4: Risco Aberto – Nelore – Em péAmostra 5: Dermatófilo – Wetblue...Amostra 3052: ...

Aplicações - Biotecnologia

Grupon

Fora do Grupon

D1 - 200cm2

D2 - 173cm2

D3 - 15cm2

D4 - 87cm2

fazenda frigorífico curtume

Aplicações - Biotecnologia

Aplicações - Biotecnologia

Aplicações - Biotecnologia

Conclusões

• Visão computacional é uma importante ferramenta para a área de Biotecnologia

• Custos dos dispositivos cada vez mais baixos

• Grande interface com reconhecimento de

padrões, aprendizagem automática, inteligência

artificial, etc.

Muchas Gracias...

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